基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测

摘要：

红外图像受随机噪声干扰严重。传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响，不易准确辨识。为了准确识别红外目标，采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法。首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置，然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域，再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影，最终检测到完整的运动目标。结果表明，该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象，得到精确的红外运动目标。通过比较，实验结果优于传统方法。

关键词：图像处理、目标检测、脉冲耦合神经网络、高斯混合模型、红外序列图像

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61261028；国家海洋局海洋遥测工程技术研究中心创新青年基金资助项目20140030；内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”青年科技骨干基金资助项目 NJYT-14-B11；内蒙古自治区自然科学基金资助项目2014MS0610

在线出版日期：2015-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：840-844